一种物理信息引导的深度学习地电模型电磁正演模拟方法

本发明涉及地球物理和人工智能领域，具体公开了一种物理信息引导的深度学习地电模型电磁正演模拟方法，该方法包括：S1、准备神经网络输入数据；S2、搭建全连接的深度神经网络；S3、加入物理信息约束，将地电模型电磁场满足的亥姆霍兹方程以及边界条件作为物理信息约束加入损失函数；S4、进行网络训练，利用自动微分求取网络输出对输入的偏导数，得到训练好的全连接深度神经网络；S5、进行结果预测，对保存好神经网络模型参数的训练网络输入任意点的空间坐标，得到地电模型中该点的电磁响应。本发明实现了对地电模型中任意位置电磁响应的求解，为电磁法勘探中电磁响应的计算提供了智能化方案。